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목차

1. 서론 11

1.1. 기술개발의 중요성 및 필요성 11

(1) 새로운 모니터링 기기의 개발 필요성 11

(2) 새로운 광산환경 미세먼지 모델 개발 12

(3) 빅데이터 연동 및 처리 12

2. 목표 및 내용 13

2.1. 최종목표 13

2.2. 연차별 주요 사업 내용 13

2.3. 연차별 사업내용 및 범위(상세) 13

(1) 연차별 목표는 다음과 같다. 13

(2) 연차별 사업 내용 및 범위를 요약하면 다음과 같다. 13

3. 저가 모니터링 시스템 15

3.1. 모니터링 결과 데이터 30

3.2. 습도와 모니터링 데이터 상관관계 68

3.3. 시간별 모니터링 데이터 69

4. 모델링 72

4.1. 광산먼지 모델링 전략 73

4.2. 대기확산모델 74

(1) 광역 모델 조사 74

(2) AERMOD 모델 방식 75

4.3. Dry/Wet Deposition 고려한 모델링 81

4.4. 석회석 광산 모델링 91

(1) 특성 91

(2) 횡성 광산에서 배출되는 먼지 모델링 91

(3) 단양 광산에서 배출되는 먼지 모델링 94

4.5. 입도 효과 및 메커니즘 97

(1) 건식 및 습식 침적 97

(2) 난류 확산 98

(3) 바람 침식 99

(4) 흡습성 효과 99

(5) 응집 99

4.6. 입도를 고려한 AERMOD 모델링 100

4.7. 배출계수 및 모델링 102

4.7.1. 배출량 산정 102

4.7.2. 배출량을 이용한 AERMOD 모델링 105

4.8. 국소규모에서의 전산유체 모델링 122

4.9. CFD를 활용한 먼지 확산 시뮬레이션 125

1) Geometry(Overall system + 0.2×2×2 m³ 방진벽 생성) 125

2) Grid 생성 126

3) 방정식 입력 126

4) 경계 조건 입력 126

5) Slove 모드 126

6) 결과 처리 및 시각화 127

4.10. 자료동화 및 모델보정 방안 130

4.11. 모델 검증 및 평가 방안 130

4.12. 배출원 배분법 모델링을 통한 배출원 규명방안 132

4.13. 역모델링 133

1) 단일 오염원, 다중 수용체 134

5. 시제품 제작 137

5.1. 시제품 영상처리 시스템 137

5.1.1. 모니터링 시제품 138

5.2. 시제품의 구성 139

5.2.1. 시제품의 프로그램 메뉴 구성 143

5.3. 시제품 현장 측정 146

6. 빅데이터 시스템 148

6.1. 빅데이터 처리 전략 및 공정 149

6.1.1. 블라인드(Blind) 보정 150

6.1.2. 보정의 한계 150

6.1.3. ANN(인공 신경망)을 통한 고급 보정 151

6.2. 빅데이터 프로그램 구동 152

7. 결론 154

8. 참고문헌 156

A. 부록 170

A.1. 모니터링 센서 vs 고가센서 상관관계 그래프 170

A.2. 모니터링센서 데이터값 172

A.3. Matlab 프로그램으로 모니터링센서 데이터값 정리 180

A.3.1. 1월 PM2.5, PM10 농도 180

A.3.2. 2월 PM2.5, PM10 농도 181

A.3.3. 3월 PM2.5, PM10 농도 183

A.3.4. 4월 PM2.5, PM10 농도 184

A.3.5. 5월 PM2.5, PM10 농도 185

A.3.6. 6월 PM2.5, PM10 농도 187

A.3.7. 7월 PM2.5, PM10 농도 188

A.3.8. 8월 PM2.5, PM10 농도 189

A.3.9. 9월 PM2.5, PM10 농도 191

A.3.10. 10월 PM2.5, PM10 농도 192

A.4. 기상대 vs 모니터링센서 193

A.5. 모니터링 센서의 PM₂.₅와 PM₁₀ 상관관계 그래프 229

A.6. 모니터링 센서 서버 원격수신 프로그램 코드 281

A.7. 단양과 횡성광산 SEM-EDS 및 XRD 측정 283

A.7.1. SEM-EDS 분석결과 283

A.7.2. XRD 분석 결과 289

A.8. MATLAB을 이용한 가우시안 플륨모델 292

A.8.1. 침적을 고려한 모델링 292

A.8.2. 일반적 가우시안 플룸모델 293

A.8.3. 역모델링 294

A.9. R 프로그램을 이용한 모니터링센서 데이터값 정리 295

A.10. MATLAB 프로그램을 통한 시제품 영상분석 297

그림목차

그림 3-1. 모니터링 대상 광산현장 16

그림 3-2. 설치된 모니터링 센서 및 부대시설 사진 18

그림 3-3. 먼지측정센서(DSM101) 18

그림 3-4. 모니터링 센서 신호망 구성 19

그림 3-5. 센서 및 주변기기 배치도 20

그림 3-6. 단양 광산현장에서의 모니터링 설치와 추가설치 지점 21

그림 3-6-1. 단양현장 S01지점에서의 모니터링 기기 설치모습 22

그림 3-6-2. 단양현장 S02지점에서의 모니터링 기기 설치모습 22

그림 3-6-3. 단양현장 S03지점에서의 모니터링 기기 설치모습 23

그림 3-6-4. 단양현장 S04지점에서의 모니터링 기기 설치모습 23

그림 3-6-5. 단양현장 S05지점에서의 모니터링 기기 설치모습 24

그림 3-6-6. 단양현장 S11지점에서의 모니터링 기기 설치모습 24

그림 3-6-7. 단양현장 S12지점에서의 모니터링 기기 설치모습 25

그림 3-6-8. 단양현장 S13지점에서의 모니터링 기기 설치모습 25

그림 3-6-9. 단양현장 S14지점에서의 모니터링 기기 설치모습 26

그림 3-7. 횡성 광산현장에서의 모니터링 설치와 이동 지점 26

그림 3-7-1. 횡성현장 S06지점에서의 모니터링 기기 설치모습 27

그림 3-7-2. 횡성현장 S07지점에서의 모니터링 기기 설치모습 27

그림 3-7-3. 횡성현장 S08지점에서의 모니터링 기기 설치모습 28

그림 3-7-4. 횡성현장 S09지점에서의 모니터링 기기 설치모습 28

그림 3-7-5. 횡성현장 S10지점에서의 모니터링 기기 설치모습 29

그림 4-1. AERMOD SW의 기능적 구성 76

그림 4-2. AutoCAD로 수치지도상의 관심저역을 분리해내는 모습 76

그림 4-3. 지형정보를 AERMOD에서 이용할 수 있도록 표현된 등고선 정보 77

그림 4-4. 직각격자에 기입된 오염원 정보 78

그림 4-5. AERMOD에서의 기상데이터 수집과정 79

그림 4-6-1. AERMOD 결과 수치값(Table 형식) 80

그림 4-6-2. AERMOD 결과 수치값(평균 농도 추출) 80

그림 4-6-3. AERMOD 결과 수치값(최대 10개씩) 81

그림 4-7. AERMOD를 이용한 단양현장 먼지 확산 모델링 시 침적 미포함할 때(위)와 침적 포함했을... 83

그림 4-8. AERMOD를 이용한 단양현장 먼지 확산 모델링 시 침적 미포함할 때(위)와 침적 포함했을... 84

그림 4-9. AERMOD를 이용한 단양현장 먼지 확산 모델링 시 침적 미포함할 때(위)와 침적 포함했을... 85

그림 4-10. AERMOD를 이용한 단양현장 먼지 확산 모델링 시 침적 미포함할 때(위)와 침적 포함했을... 86

그림 4-11. AERMOD를 이용한 횡성현장 먼지 확산 모델링 시 침적 미포함할 때(위)와 침적 포함했을... 87

그림 4-12. AERMOD를 이용한 횡성현장 먼지 확산 모델링 시 침적 미포함할 때(위)와 침적 포함했을... 88

그림 4-13. AERMOD를 이용한 횡성현장 먼지 확산 모델링 시 침적 미포함할 때(위)와 침적 포함했을... 89

그림 4-14. AERMOD를 이용한 횡성현장 먼지 확산 모델링 시 침적 미포함할 때(위)와 침적 포함했을... 90

그림 4-15. 광산지형의 모습 91

그림 4-16. 횡성광산의 Map 92

그림 4-17. 횡성광산에서의 미세먼지 모델링 Test 결과 92

그림 4-18. 횡성광산을 배출원으로 하여 미세먼지 모델링 Test 평균농도 결과 93

그림 4-19. 임의 X-Y 좌표에서의 모델치 94

그림 4-20. 단양현장에서의 Map 94

그림 4-21. 단양현장에서의 Map을 Grid 형태로 전환 95

그림 4-22. 단양현장의 지형을 Grid로 표현하고 오염원 기입 95

그림 4-23. 단양현장에서의 Model 결과 96

그림 4-24. 단양현장에서의 Model 결과(특정 X-Y 위치) 96

그림 4-25. 2.5µm 먼지의 확산 101

그림 4-26. 10µm 먼지의 확산 101

그림 4-27. 50µm 먼지의 확산 102

그림 4-28. 경험적 상수 104

그림 4-29. 단양의 각 발생원에서의 먼지 발생량 산정 104

그림 4-30. 횡성의 각 발생원에서의 먼지 발생량 산정 104

그림 4-31. 단양에서의 저가센서와 모델링 결과값을 월별 농도로 비교 106

그림 4-32. 단양에서의 저가센서와 모델링 결과값을 일별 농도로 비교 108

그림 4-33. 횡성에서의 저가센서와 모델링 결과값을 월별 농도로 비교 110

그림 4-34. 횡성에서의 저가센서와 모델링 결과값을 일별 농도로 비교 112

그림 4-35. 단양에서의 고가센서와 모델링 결과값 비교 113

그림 4-36. 횡성에서의 고가센서와 모델링 결과값 비교 113

그림 4-37. 단양에서의 저가센서와 모델링 결과값 비교 115

그림 4-38. 횡성에서의 저가센서와 모델링 결과값 비교 116

그림 4-39. 단양의 모니터링 센서와 고가센서 농도간의 상관관계 117

그림 4-40. 횡성의 모니터링 센서와 고가센서 농도간의 상관관계 118

그림 4-41. 모니터링 센서와 AERMOD의 PM₂.₅ 농도 간의 상관관계 119

그림 4-42. 모니터링 센서와 AERMOD의 PM₁₀ 농도 간의 상관관계 119

그림 4-43. 고가센서와 AERMOD의 PM₂.₅, PM₁₀ 농도 간의 상관관계(단양) 120

그림 4-44. 고가센서와 AERMOD의 PM₂.₅, PM₁₀ 농도 간의 상관관계(횡성) 121

그림 4-45. 국소 규모 Matlab 기반 CFD 모델 Tool 123

그림 4-46. CFD에서 구현할 입자와 유체간 상호작용 125

그림 4-47. 전체 시스템과 0.2×2×2m³ 방진벽 125

그림 4-48. Grid 126

그림 4-49. 경계 조건 설정 126

그림 4-50. Slove 모드 구동 127

그림 4-51. 평평한 방진벽 127

그림 4-52. 45도 V자 형태로 접힌 방진벽 128

그림 4-53. 평평한 방진벽에서의 초기 발산 높이가 1.5m(왼쪽)... 128

그림 4-54. V 형태의 방진벽에서의 초기 발산 높이가 1.2m(왼쪽) 및... 129

그림 4-55. 초기 발산 높이가 1.35m에서의 PM₂.₅(왼쪽) 및 PM₁₀(오른쪽)의 입자 거동 129

그림 4-56. 배출원 기여도 산정을 위한 Trajectory 분석 가시화 133

그림 4-57. 역모델링 코드 135

그림 4-58. Matlab을 이용하여 예측한 단양 연간 먼지 발생량 136

그림 5-1. 영상기반 모니터링 시제품에 사용될 동영상내 객체 자동 인식 및 해석 시스템 138

그림 5-2. 시제품의 구상도 139

그림 5-3. 시제품의 먼지 정도 수집 절차 140

그림 5-4. 시제품 부속품 141

그림 5-5. 시제품 내부 모습 142

그림 5-6. 시제품 설계도면 143

그림 5-7. 시제품 구동 프로그램 메뉴 144

그림 5-8. 시제품으로 촬영된 먼지 영상 145

그림 5-9. 횡성 광산현장 시제품 측정 146

그림 5-10. 횡성 광산현장 시제품을 통한 먼지 촬영 146

그림 5-11. 단양 광산현장 시제품 측정 147

그림 5-12. 단양 광산현장 시제품을 통한 먼지 촬영 147

그림 6-1. 저가 센서 보정과정 150

그림 6-2. 데이터 전처리 후 군집을 나눈 모습 152

그림 6-3. 군집분석 그래프 작성 153

그림 6-4. 군집별 추세선 작성 및 결정계수 분석 153

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미세먼지 저감을 위한 광산환경 먼지날림 전주기 모니터링 시스템 개발 최종보고서 : 한국광해관리공단 광해방지사업 이용현황 표 - 등록번호, 청구기호, 권별정보, 자료실, 이용여부로 구성 되어있습니다.
등록번호 청구기호 권별정보 자료실 이용여부
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